文本 - 情感分析SDK [中文]
情感倾向分析（Sentiment Classification，简称Senta）针对带有主观描述的中文文本，可自动判断该文本的情感极性类别并给出相应的置信度，能够帮助企业理解用户消费习惯、分析热点话题和危机舆情监控，为企业提供有利的决策支持。
SDK算法：
SDK包含两个模型：
- SentaLstm - 该模型（约650M）基于一个LSTM结构，情感类型分为：
- 消极（negative）
- 积极（positive）
- SentaBilstm - 该模型（约650M）基于一个双向LSTM结构，情感类型分为：
- 消极（negative）
- 积极（positive）
运行例子
运行成功后，命令行应该看到下面的信息:
...[INFO ] - 输入句子: 这家餐厅很好吃#中文分词[INFO ] - Words : [这家, 餐厅, 很好吃]
#词性标注[INFO ] - Tags : [r, n, a]
#情感分析概率[INFO ] - [0.07149485, 0.9285052]
[INFO ] - negative : 0.07149485[INFO ] - positive : 0.9285052
运行例子 - SentaBilstmExample
运行成功后，命令行应该看到下面的信息:
...[INFO ] - 输入句子: 这家餐厅很好吃#中文分词[INFO ] - Words : [这家, 餐厅, 很好吃]
#词性标注[INFO ] - Tags : [r, n, a]
#情感分析概率[INFO ] - [0.059312407, 0.9406876]
[INFO ] - negative : 0.059312407[INFO ] - positive : 0.9406876
SDK代码下载地址：